Gestión de datos de campo y de monitoreo

Años de trabajo de campo suelen terminar en decenas de hojas de cálculo: nombres de columnas que cambian de un año a otro, la misma especie escrita de tres maneras, fechas en formatos distintos. Antes de cualquier análisis, los datos tienen que estar en un solo lugar y ser coherentes.

Lo que puedo hacer

Una base de datos: hojas de cálculo y planillas de campo reunidas en una base de datos SQL estructurada.
Nombres y códigos coherentes: sitios, métodos y especies estandarizados, con los nombres de las especies verificados contra una lista de referencia (para especies marinas, WoRMS).
Reglas de validación: controles que detectan errores de tipeo, valores imposibles y campos vacíos cada vez que entran datos nuevos.
Documentación: un diccionario de datos que explica cada tabla y cada campo.
Acceso: tableros sencillos (Power BI o Streamlit) para que el equipo explore los datos sin escribir código.

Cómo funciona un proyecto

Una conversación corta sobre la pregunta, los datos que tiene y para cuándo necesita la respuesta.
Una revisión de una muestra de los datos y, después, una propuesta escrita con el enfoque, sus límites y el tiempo necesario.
El trabajo en sí, con las decisiones registradas por escrito a medida que avanzo.
La entrega y una presentación de los resultados, con los archivos y el código.

Lo que recibe

La base de datos, con los datos históricos ya depurados y cargados.
Los scripts usados para depurar y cargar los datos, para que los datos nuevos sigan el mismo camino.
Un diccionario de datos y una sesión corta de entrega.

Trayectoria

Trabajo con Python y SQL para depurar y estructurar datos, y he trabajado con registros de campo de muestreos ecológicos y con datos de proceso en la industria.

Cuénteme sobre sus datos.

Bastan unas líneas: la pregunta, los datos que ya tiene y para cuándo los necesita. Respondo en español, inglés o portugués.

Escríbame